基于张量分解的动态Web服务推荐
[Abstract]:In the field of service computing, a service recommendation system is proposed in order to select services and interfaces suitable for users in a large number of Web services with the same functions and among data resources such as API. The current model of service recommendation system based on quality of service (QoS) assumes that the QoS of service is constant and is a two dimensional static model composed of binary relationship between service and user. In order to solve the problem that QoS is a variable affected by many factors in practical application, this paper presents a Zhang Liang model which can describe many factors affecting QoS, and improves the algorithm of service recommendation by the use of Zhang Liang decomposition algorithm. The experimental results show that compared with the six existing algorithms, the absolute average error (MAE) of the QoS value of the predicted services is reduced by 20% and 50% in varying degrees. And the model can describe more factors, so that the service can be dynamically recommended.
【作者单位】： 北京航空航天大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(61370057) 国家“863”计划(2012AA011203) 国家“973”计划(2014CB340304)~~
【分类号】：TP391.3;TP393.09
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，本文编号：2391637
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